北方秋冬茬設(shè)施番茄補(bǔ)光方案的模糊Borda 組合評(píng)價(jià)

黃 媛，李瑜玲，康藝凡，杜亞茹，張 燕，楊英茹

（1.石家莊市農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心·河北省都市農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新中心·石家莊市農(nóng)林科學(xué)研究院石家莊 050041； 2.國(guó)家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心 北京 100097）

石家莊市城郊設(shè)施農(nóng)業(yè)以周年化蔬菜生產(chǎn)為主，其中番茄是主要蔬菜栽培種類之一。番茄是喜溫喜光植物，北方秋冬茬番茄一般8—9 月定植，次年2—3 月收獲。由于近年來(lái)石家莊地區(qū)霧霾天氣頻發(fā)，以空氣質(zhì)量指數(shù)150 及以上作為空氣能見度、光照條件不佳的標(biāo)準(zhǔn)，統(tǒng)計(jì)2015—2019年11—12 月石家莊地區(qū)多云、雨、雪天氣以及空氣質(zhì)量指數(shù)150 以上的天氣時(shí)間，分別為50、56、23、38、33 d，可見光照不足已成為石家莊地區(qū)秋冬茬設(shè)施番茄生產(chǎn)所面臨的突出問(wèn)題。

補(bǔ)光是農(nóng)藝栽培的重要手段，可有效緩解北方秋冬季光照不足對(duì)作物生長(zhǎng)發(fā)育造成的影響。補(bǔ)光研究可分為光源種類、光照時(shí)長(zhǎng)、光源位置、補(bǔ)光時(shí)段等方面。王舒亞等以LED 補(bǔ)光燈為光源研究了不同補(bǔ)光時(shí)長(zhǎng)對(duì)番茄生長(zhǎng)、產(chǎn)量和品質(zhì)的影響，確定了補(bǔ)光3 h 效果最好。李曉慧等分析了在不同時(shí)段的補(bǔ)光處理下番茄幼苗的形態(tài)和生理指標(biāo)，其中以15：00—19：00 時(shí)段的處理效果各項(xiàng)指標(biāo)最優(yōu)。閆文凱等研究了不同紅藍(lán)光比例的株間補(bǔ)光燈對(duì)番茄產(chǎn)量、干物質(zhì)及光合作用的影響，結(jié)果表明株間補(bǔ)光顯著提高了番茄干物質(zhì)和產(chǎn)量，但不同紅藍(lán)光處理之間差異不顯著。柳帆紅等通過(guò)不同補(bǔ)光時(shí)段對(duì)比試驗(yàn)得到揭簾前5 h 進(jìn)行補(bǔ)光可提高番茄果實(shí)的風(fēng)味和品質(zhì)。前人對(duì)補(bǔ)光效果的評(píng)價(jià)往往僅對(duì)不同處理之間某一評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行橫向顯著性研究，對(duì)番茄生長(zhǎng)、生理、果實(shí)產(chǎn)量、品質(zhì)的綜合性評(píng)價(jià)較少，補(bǔ)光對(duì)某一性狀的影響不能全面反映補(bǔ)光效果。為此，筆者開展秋冬茬番茄花果期不同補(bǔ)光時(shí)段、時(shí)長(zhǎng)試驗(yàn)，對(duì)番茄生長(zhǎng)和生理指標(biāo)，果實(shí)產(chǎn)量和品質(zhì)等多指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

目前，對(duì)于單一農(nóng)藝指標(biāo)的評(píng)價(jià)已經(jīng)不能滿足研究和種植的需要，基于不同學(xué)科運(yùn)算邏輯的評(píng)價(jià)方法相繼涌現(xiàn)。對(duì)多個(gè)指標(biāo)的綜合評(píng)價(jià)一般分為指標(biāo)選擇、權(quán)重確定、評(píng)分評(píng)價(jià)三個(gè)步驟，其中確定權(quán)重和評(píng)價(jià)評(píng)分的方法較多，常見的有基于經(jīng)驗(yàn)的專家評(píng)價(jià)法，基于運(yùn)籌學(xué)的層次分析法和模糊綜合評(píng)價(jià)法，基于多元統(tǒng)計(jì)學(xué)的因子分析法，基于計(jì)算機(jī)科學(xué)的網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)評(píng)價(jià)法，以及綜合多種評(píng)價(jià)法的算法，例如基于專家評(píng)價(jià)的的層次分析法、基于模糊綜合評(píng)價(jià)的網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)評(píng)價(jià)法等。蘇秀敏等利用層次分析法對(duì)16 個(gè)番茄品種的經(jīng)濟(jì)品質(zhì)和營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)進(jìn)行了打分，篩選出了適宜于旱地種植的品種。孫利萍等采用隸屬函數(shù)法對(duì)番茄的營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)，篩選出了最佳水溶肥復(fù)配在設(shè)施番茄上的應(yīng)用方案。龐勝群等利用灰色系統(tǒng)理論中關(guān)聯(lián)分析方法對(duì)8 個(gè)醬用番茄栽培品種進(jìn)行綜合評(píng)估，表明紅霸、紅運(yùn)2 個(gè)品種綜合表現(xiàn)最好。不同評(píng)價(jià)方法由于運(yùn)算原理不同，評(píng)價(jià)結(jié)果存在差異，筆者采用灰色關(guān)聯(lián)法、信息量權(quán)重法、基于熵值法的TOPSIS 評(píng)價(jià)法3 種方法對(duì)不同處理進(jìn)行打分排名，再通過(guò)模糊Borda 法對(duì)單一評(píng)價(jià)法進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

1 材料與方法

1.1 材料

試驗(yàn)材料選擇大果型番茄合作906（撫順市北方農(nóng)業(yè)科學(xué)研究所育成），該品種為有限生長(zhǎng)型，粉紅果色，綜合抗逆性強(qiáng)。

光源采用圓形LED 補(bǔ)光燈（石家莊辰寧農(nóng)業(yè)科技有限公司），單燈功率50 W，波段400～800 nm，距燈30 cm 光量子通量380 μmol·m·s，有效照射半徑1.5～2.0 m，安裝間距3.0 m，燈源高度可調(diào)節(jié)，照射高度保持在距植株頂端生長(zhǎng)點(diǎn)1.5 m 處。

1.2 方法

試驗(yàn)材料于2020 年11 月3 日定植于石家莊市農(nóng)林科學(xué)研究院趙縣農(nóng)業(yè)科技園區(qū)5 號(hào)番茄種植大棚。種植面積489 m，每行14 株，大小行種植，小行距40 cm，大行距120 cm。試驗(yàn)共設(shè)5 組補(bǔ)光處理，對(duì)照組不進(jìn)行補(bǔ)光，具體設(shè)置見表1。每個(gè)處理設(shè)3 次重復(fù)，共18 個(gè)小區(qū)，小區(qū)面積21.44 m，隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，每個(gè)小區(qū)2 盞補(bǔ)光燈，每組處理之間留2 行保護(hù)行。從試驗(yàn)行隨機(jī)取樣5 株，采樣時(shí)間為番茄1 穗花現(xiàn)蕾至1 穗果成熟，具體為2020年12 月1 日至2021 年2 月19 日。

表1 試驗(yàn)處理設(shè)置

1.3 項(xiàng)目測(cè)定

1.3.1 生長(zhǎng)指標(biāo) 株高測(cè)量采用精度0.1 mm 的直尺，測(cè)量植株基部到頂端生長(zhǎng)點(diǎn)之間的距離，測(cè)量3 次取平均值。測(cè)量時(shí)間為補(bǔ)光試驗(yàn)的10、20、30、40 d。株高相對(duì)生長(zhǎng)速率的計(jì)算公式：V=（ln-ln）/（-）。

V為番茄株高相對(duì)生長(zhǎng)速率（cm·d），、為相鄰2 次的株高（cm），、為2 次測(cè)量的間隔時(shí)間（d）。

1.3.2 生理指標(biāo) 生理指標(biāo)測(cè)量設(shè)備為L(zhǎng)I-6400 型便攜式光合測(cè)量?jī)x（LI-COR，美國(guó)），測(cè)量日期為補(bǔ)光試驗(yàn)的10、20、30、40 d，測(cè)量時(shí)段為9：00—12：00。每株選擇植株頂端向下第3 片完全展開的功能葉，測(cè)量葉面積11 cm，測(cè)量3 次，取平均值。生理指標(biāo)包含光合速率、水分利用效率和光能利用率。

1.3.3 果品品質(zhì)（1）果形指數(shù)測(cè)定：在1 穗果達(dá)到商品成熟度時(shí)開始取樣，采用精度0.02 mm 的游標(biāo)卡尺測(cè)量果縱徑、果橫徑，果縱徑為果蒂至果頂?shù)闹本€長(zhǎng)度，果橫徑為與縱徑垂直的最大橫切面的直徑。并計(jì)算果形指數(shù)，果形指數(shù)=果縱徑/果橫徑。

（2）果肉厚度測(cè)定：采用精度0.02 mm 的游標(biāo)卡尺測(cè)量果肉厚度，方法為沿果橫徑切開果實(shí)后測(cè)量果肉厚度，每個(gè)果實(shí)隨機(jī)取3 個(gè)心室位置進(jìn)行測(cè)量，測(cè)量3 次，取平均值。

（3）可溶性固形物含量測(cè)定：采用PAL-1 數(shù)顯甜度測(cè)試儀（愛(ài)拓，日本）測(cè)定可溶性固形物含量，將番茄樣品洗凈后搗碎，使用濾紙過(guò)濾出清液進(jìn)行測(cè)量。

（4）單穗質(zhì)量測(cè)定：采用精度0.1 g 天平測(cè)量單穗質(zhì)量，取第1 穗全部果實(shí)稱質(zhì)量。

1.4 評(píng)價(jià)方法

1.4.1 灰色關(guān)聯(lián)評(píng)價(jià)法 為消除數(shù)據(jù)之間的量綱差異，首先將數(shù)據(jù)進(jìn)行均值化處理?；疑P(guān)聯(lián)分析法用于評(píng)分值與“參考值”相似程度的比較，將評(píng)價(jià)值的最大值做為參考值進(jìn)行分析，結(jié)合關(guān)聯(lián)系數(shù)計(jì)算公式：

式中，為分辨系數(shù)，取0.5，計(jì)算出關(guān)聯(lián)系數(shù)值。

對(duì)各評(píng)價(jià)對(duì)象分別計(jì)算其各指標(biāo)與參考序列對(duì)應(yīng)元素的關(guān)聯(lián)系數(shù)的均值，以反映各評(píng)價(jià)對(duì)象與參考序列的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并稱為關(guān)聯(lián)度，記為：

將變異系數(shù)進(jìn)行歸一化處理得到各指標(biāo)項(xiàng)權(quán)重[19]。

1.4.3 基于熵值法TOPSIS 評(píng)價(jià) 為消除數(shù)據(jù)之間的量綱差異，將數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，用熵權(quán)法計(jì)算權(quán)重值。首先計(jì)算第個(gè)指標(biāo)中，第個(gè)樣本標(biāo)志值得比重：

根據(jù)指標(biāo)值得差異度進(jìn)行劃定權(quán)重：

1.4.4 基于模糊Borda組合評(píng)價(jià) 模糊Borda 法是針對(duì)不同評(píng)價(jià)方法的結(jié)果進(jìn)行組合評(píng)價(jià)的方法，主要步驟包括事前檢驗(yàn)、組合評(píng)價(jià)、事后檢驗(yàn)。采用Kendall 相關(guān)系數(shù)法對(duì)不同評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行事前檢驗(yàn)，若滿足一致性檢驗(yàn)，則計(jì)算各單一評(píng)價(jià)方法對(duì)評(píng)價(jià)項(xiàng)目得分的隸屬優(yōu)度，即該評(píng)價(jià)方法決定其得到好的評(píng)價(jià)結(jié)果的能力。

其中，x為第項(xiàng)在第種方法的得分；μ為第項(xiàng)在第種方法下屬于“優(yōu)”的隸屬度。

計(jì)算第項(xiàng)處于位的模糊頻數(shù)p及模糊頻率W：

其中為使用的單一評(píng)價(jià)方法數(shù)，

將排名名次轉(zhuǎn)化為得分：

其中，Q為第項(xiàng)在位的得分；為評(píng)價(jià)項(xiàng)目總數(shù)。

計(jì)算第項(xiàng)的模糊Borda 數(shù)得分。

其實(shí)古意的心思我一直都很明白，他惱恨的倒不是二樂(lè)，而是我借著二樂(lè)來(lái)打擾他的好事。從我有記憶起，古意就一直在做對(duì)不起康美娜的事情，他頻頻與女人約會(huì)，不停地出入情場(chǎng)。

根據(jù)上述計(jì)算方法，得到綜合得分及排名。

1.5 數(shù)據(jù)分析

試驗(yàn)數(shù)據(jù)使用IBM SPSS Statistics 23 進(jìn)行Kendall 相關(guān)系數(shù)和Spearman 相關(guān)性檢驗(yàn)，使用Microsoft Excel 2007 軟件進(jìn)行分析并通過(guò)其進(jìn)行圖表繪制。

2 結(jié)果與分析

2.1 番茄單一評(píng)價(jià)模型

2.1.1 灰色關(guān)聯(lián)評(píng)價(jià)法 表2 為各組處理不同指標(biāo)的數(shù)據(jù)表現(xiàn)。經(jīng)方差分析，T2 處理的可溶性固形物含量高于其他處理，光合速率較T5、CK 顯著提高60.90%、69.40%。T3 處理在株高生長(zhǎng)速率、單穗質(zhì)量、果形指數(shù)、水分利用利率、光能利用率方面表現(xiàn)優(yōu)于其他處理，果肉厚度較T2 顯著提高19.62%。因此，有必要對(duì)生理、產(chǎn)量、品質(zhì)進(jìn)行多目標(biāo)綜合評(píng)價(jià)，以確定對(duì)目標(biāo)最優(yōu)的補(bǔ)光方案。

表2 各組處理供試材料基本表現(xiàn)

將不同補(bǔ)光處理的番茄的可溶性固形物含量、株高生長(zhǎng)速率、單穗質(zhì)量、果肉厚度、果形指數(shù)、水分利用率、光能利用率、光合速率8項(xiàng)指標(biāo)以C～C表示。根據(jù)關(guān)聯(lián)度值進(jìn)行排序，各處理排名結(jié)果見表3。

表3 灰色關(guān)聯(lián)法綜合得分和排名

灰色關(guān)聯(lián)評(píng)價(jià)法根據(jù)各處理與所有評(píng)價(jià)指標(biāo)中最優(yōu)值的曲線幾何相似度進(jìn)行關(guān)聯(lián)度評(píng)判，其核心是通過(guò)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度確定指標(biāo)的權(quán)重，之后加權(quán)求和進(jìn)行打分，評(píng)分由高到低排名依次是T4＞T3＞T2＞T5＞T1＞CK，結(jié)果表明，T4 組即棉被揭開前補(bǔ)光4 h 為最優(yōu)補(bǔ)光方案，對(duì)照組較其他補(bǔ)光方案評(píng)分最低。

2.1.2 信息量權(quán)重評(píng)價(jià)法 利用指標(biāo)數(shù)據(jù)所包含的信息量的變異系數(shù)確定權(quán)重，結(jié)果見表4，根據(jù)權(quán)重計(jì)算得到不同補(bǔ)光處理的得分和排名，見表5。

表4 指標(biāo)權(quán)重

表5 信息權(quán)重法綜合得分和排名

信息量權(quán)重法依據(jù)指標(biāo)的變異系數(shù)進(jìn)行權(quán)重計(jì)算，即認(rèn)為指標(biāo)項(xiàng)的變異系數(shù)越大其攜帶的信息量越大，則所負(fù)權(quán)重越大，通過(guò)該評(píng)價(jià)方法，C（光合速率）這一指標(biāo)所負(fù)權(quán)重值最大，為17.51%，其次C（單穗質(zhì)量）的權(quán)重值為15.49%，第三位C（株高生長(zhǎng)速率）權(quán)重值為14.31%，在該方法的評(píng)價(jià)結(jié)果中T3 組即棉被放落后補(bǔ)光6 h 為最優(yōu)方案，無(wú)補(bǔ)光的對(duì)照組評(píng)分最低。

2.1.3 基于熵值法TOPSIS 評(píng)價(jià) 用熵權(quán)法計(jì)算權(quán)重系數(shù)，結(jié)果見表6。根據(jù)每個(gè)處理中各指標(biāo)與正、負(fù)理想解的距離，計(jì)算相似貼近度和排名，見表7。

表6 熵值法計(jì)算權(quán)重結(jié)果

表7 基于熵值法TOPSIS 評(píng)價(jià)計(jì)算結(jié)果

基于熵值法TOPSIS 評(píng)價(jià)法通過(guò)熵值法進(jìn)行賦權(quán)，權(quán)重系數(shù)最高的為C（光合速率）39.18%，其次是C（光能利用率）權(quán)重系數(shù)35.14%、C（水分利用率）權(quán)重系數(shù)12.39%。權(quán)重系數(shù)確定后再利用TOPSIS 評(píng)價(jià)法進(jìn)行排序，即通過(guò)各處理數(shù)據(jù)間與最優(yōu)、最劣值的距離進(jìn)行排序，最終的評(píng)價(jià)結(jié)果為T2＞T4＞T3＞T1＞T5＞CK，即棉被放落后補(bǔ)光4 h為最優(yōu)方案，無(wú)補(bǔ)光措施的對(duì)照組評(píng)分最低。

2.2 基于模糊Borda組合評(píng)價(jià)

通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)分析法、信息量權(quán)重法、基于熵值法TOPSIS 評(píng)價(jià)法對(duì)不同補(bǔ)光處理下的番茄生長(zhǎng)、生理、產(chǎn)量和品種數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)價(jià)，3 種評(píng)價(jià)得分和排名情況不盡相同，因此有必要對(duì)3 種評(píng)價(jià)方法的排名進(jìn)行組合評(píng)價(jià)。

2.2.1 番茄單一評(píng)價(jià)模型的事前檢驗(yàn) 采用Kendall 相關(guān)系數(shù)法對(duì)3 種評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。經(jīng)檢驗(yàn)，各個(gè)評(píng)價(jià)模型之間的相關(guān)系數(shù)在0.600～0.867 之間，說(shuō)明3 種評(píng)價(jià)方法之間存在一定的相關(guān)關(guān)系。再通過(guò)Kendall-W 協(xié)和系數(shù)檢驗(yàn)，當(dāng)協(xié)和系數(shù)接近1 時(shí)，說(shuō)明數(shù)據(jù)之間的一致性較強(qiáng)。通過(guò)計(jì)算得到灰色關(guān)聯(lián)法、信息權(quán)重、熵值法的秩平均值分別為3.00、1.67、1.33，協(xié)和系數(shù)為0.778，見表8，表明單一評(píng)價(jià)結(jié)果之間具有相容性，滿足事前一致性檢驗(yàn)。

表8 Kendall-W 協(xié)和系數(shù)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)

2.2.2 基于模糊Borda 法的番茄產(chǎn)量-品質(zhì)組合評(píng)價(jià)模型 根據(jù)模糊Borda 法計(jì)算各單一評(píng)價(jià)方法對(duì)評(píng)價(jià)項(xiàng)目得分的隸屬優(yōu)度，計(jì)算第項(xiàng)處于位的模糊頻數(shù)P及模糊頻率W，將排名名次轉(zhuǎn)化為得分，得到不同補(bǔ)光處理下番茄綜合得分及排名，見表9。

表9 基于模糊Borda 法綜合得分及排名

2.2.3 番茄產(chǎn)量-品質(zhì)的組合評(píng)價(jià)模型的事后檢驗(yàn) 采用Spearman 相關(guān)性分析對(duì)3 中單一評(píng)價(jià)法與模糊Borda 法的序值進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，由表10 可知，模糊Borda 法與信息權(quán)重、熵值法、灰色關(guān)聯(lián)法3 項(xiàng)之間相關(guān)系數(shù)值分別是0.943、0.829、0.829，并且相關(guān)系數(shù)值均大于0，意味著模糊Borda 法與信息權(quán)重、熵值法、灰色關(guān)聯(lián)法之間有著正相關(guān)關(guān)系，可以通過(guò)事后檢驗(yàn)。

表10 Spearman 等級(jí)相關(guān)系數(shù)事后檢驗(yàn)

3 討論與結(jié)論

由于北方地區(qū)冬季氣溫低、光照時(shí)間短，人工補(bǔ)光措施是保障設(shè)施蔬菜生長(zhǎng)良好的重要手段。郭建軍等研究表明，通過(guò)在溫室中增加紫外線B可調(diào)節(jié)番茄的節(jié)間長(zhǎng)度從而增加果實(shí)數(shù)量、硬度，提高果實(shí)抗氧化能力。齊振宇等研究表明在植株頂部進(jìn)行LED 補(bǔ)光有利于形成良好的株形，對(duì)光合效率和生長(zhǎng)素的增高均有促進(jìn)作用。以上研究結(jié)論與本試驗(yàn)一致，即無(wú)補(bǔ)光措施的對(duì)照組在不同評(píng)價(jià)方法下均為綜合評(píng)價(jià)得分最低的一組。宋羽等對(duì)南疆戈壁日光溫室番茄不同葉背補(bǔ)光模式開展了研究，結(jié)果表明，揭簾前后適度高光強(qiáng)補(bǔ)光條件下，番茄果實(shí)中可溶性蛋白、抗壞血酸（維生素C）、番茄紅素和揮發(fā)性物質(zhì)含量最高。王瑞等開展了不同時(shí)段補(bǔ)光措施對(duì)番茄果實(shí)礦物質(zhì)元素影響的研究，結(jié)果表明不同補(bǔ)光時(shí)段均不同程度提高番茄果實(shí)中礦質(zhì)元素含量，且大多元素含量在揭簾前補(bǔ)光5 h 的條件下明顯增加。以上研究與本研究結(jié)果不盡相同，原因是上述學(xué)者立足不同補(bǔ)光方式對(duì)番茄某類品質(zhì)影響效果研究，而未能綜合評(píng)價(jià)植株生長(zhǎng)及產(chǎn)量等多方面指標(biāo)。因此，筆者通過(guò)多種評(píng)價(jià)方法，對(duì)番茄植株生長(zhǎng)、生理、果實(shí)產(chǎn)量、品質(zhì)等8項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重分配及綜合評(píng)價(jià)，以探求不同補(bǔ)光方式對(duì)設(shè)施番茄的綜合影響。

本試驗(yàn)采用灰色關(guān)聯(lián)法、信息量權(quán)重評(píng)價(jià)法、基于熵值法的TOPSIS 評(píng)價(jià)法對(duì)不同補(bǔ)光處理下的番茄生長(zhǎng)、生理、產(chǎn)量、品質(zhì)等8 項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行了評(píng)分和排名，結(jié)果顯示增加LED 光源補(bǔ)光的各組處理在不同評(píng)價(jià)方法下均優(yōu)于無(wú)補(bǔ)光措施的對(duì)照組。由于不同評(píng)價(jià)方法其統(tǒng)計(jì)學(xué)意義各不相同，對(duì)數(shù)據(jù)的利用角度不同，因此結(jié)果之間存在差異，為更加準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)不同補(bǔ)光方式的差異，進(jìn)而采用模糊Borda 法對(duì)以上3 種評(píng)價(jià)方法的評(píng)價(jià)值信息進(jìn)行組合評(píng)價(jià)，充分利用每種評(píng)價(jià)方法結(jié)論中的評(píng)價(jià)值和序值信息。通過(guò)事前一致性檢驗(yàn)和事后相關(guān)性檢驗(yàn)，最終結(jié)果表明，蓋棉被后補(bǔ)光6 h 為番茄綜合評(píng)價(jià)中最優(yōu)補(bǔ)光方案。